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Automação inteligente para uma era de negócios inteligentes.
Desde a verificação do saldo bancário, até o processamento de uma fatura, otimização dos procedimentos alfandegários e a aceleração dos pedidos de vendas, as tecnologias de automação inteligente agora permeiam quase todas as esferas da vida do consumidor, do cidadão e da empresa. A automação inteligente há muito é vista como fundamental para iniciativas de transformação digital corporativa mais amplas, mas, até recentemente, muitas vezes prometia mais do que entregava. Isso está mudando, à medida que uma nova geração de tecnologias e produtos de automação inteligente – baseados na junção de aprendizado de máquina, visão computacional, processamento de linguagem natural e tecnologias modernas de fluxo de trabalho – começam a atingir novos níveis de maturidade e aplicação de negócios.
Várias plataformas estão no centro da automação inteligente. A IA conversacional usa processamento de linguagem natural, sistemas baseados em regras e algoritmos de aprendizado de máquina para criar agentes virtuais ou bots que podem interagir com humanos, usando comunicações de texto ou voz em uma ampla variedade de configurações. O processamento inteligente de documentos (IDP) foi muito além de suas origens em sistemas de reconhecimento óptico de caracteres, para agora abranger sistemas baseados em IA que podem digitalizar, extrair e analisar informações de grandes volumes de documentos físicos e digitais estruturados ou não – faturas, e-mails, contratos, relatórios de engenharia, formulários de seguro saúde, conhecimentos de embarque, vistorias e muitos outros tipos de documentos. As tecnologias de descoberta de processos aplicam aprendizado de máquina à análise de dados de logs para identificar fluxos de trabalho nos processos de negócios, enquanto a mineração de tarefas usa visão computacional, software especial e aprendizado de máquina para desvendar fluxos de tarefas humanas dentro dos processos. Ambos se tornaram centrais para identificar candidatos para automação de processos robóticos (RPA), bem como oportunidades para reengenharia de processos e otimização de negócios.
Vários fatores estão impulsionando a maturidade recém-descoberta dessas plataformas. As próprias tecnologias estão sendo aprimoradas por recursos de aprendizado de máquina cada vez mais poderosos, capazes de extrair significado, intenções, nuances, contexto e padrões de quantidades colossais de dados estruturados e não estruturados – interações do cliente, texto, imagens, voz, dados de log, dados do usuário ações, etc. Além disso, as tecnologias de automação inteligente estão agora sendo aplicadas a uma gama muito maior de casos de uso, desde a automação de centrais de atendimento, até o gerenciamento e a automatização de processos de compra e pagamento. Outro ponto é que, em comparação com as gerações anteriores, as plataformas de automação inteligente atuais estão mais direcionadas para os objetivos de melhorar as experiências de clientes e funcionários, acelerar a inovação de produtos, garantir a conformidade regulatória, entre outros.
Plataformas e produtos de automação inteligente continuam a evoluir em ritmo acelerado. O ISG observa várias tendências importantes ganhando impulso no mercado, como segue:
Primeiro, enquanto as tecnologias de automação inteligente, como IA conversacional e IDP, (Processamento Inteligente de Documentos) representam mercados distintos hoje, a tendência de longo prazo é para soluções de automação integradas que fazem uso de todas ou algumas combinações dessas tecnologias para atender a necessidades comerciais específicas. Por exemplo, o sucesso das iniciativas de automação de processos robóticos geralmente dependerá de tecnologias de IDP para digitalizar e automatizar fluxos de trabalho de documentos, bem como de tecnologias de mineração de processos para anatomizar os fluxos de processos de negócios, como um precursor da automação. Vários dos principais fornecedores enfatizam que retornos financeiros desproporcionais geralmente vêm do uso integrado de diferentes tecnologias de automação.
Outro ponto é que, no mercado de IA conversacional, estamos vendo uma mudança acentuada para aplicativos omnichannel. Tradicionalmente, a IA conversacional era um bot em um site ou um sistema de resposta de voz inteligente (IVR) em um call center. Hoje, esses sistemas precisam atender o usuário em qualquer canal que ele esteja usando: web, celular, telefone fixo, WhatsApp, Facebook, Instagram, entre outros. As tecnologias de IA de conversação agora precisam mudar constantemente de forma, de interações de voz para texto, ou de interações síncronas para assíncronas, pois os usuários escolhem voz para alguns elementos da conversa (por exemplo, verificar o saldo enquanto dirige) e texto para outros (por exemplo, preencher um formulário de solicitação de empréstimo no metrô).
Podemos destacar também que as tecnologias de automação inteligente e o alto volume de informações que elas produzem estão se tornando mais centrais para a análise de clientes e força de trabalho. Os sinais de voz das interações conversacionais de IA podem ser usados para autenticar a identidade do usuário ou detectar mudanças no sentimento (por exemplo, quando os clientes estão ficando frustrados ou impacientes, o que pode sinalizar a intenção de deixar um fornecedor). As tecnologias de IDP podem sinalizar problemas recorrentes em contratos, ou fornecer pontuações sobre ESG com base na cobertura da mídia das empresas. As tecnologias de descoberta e mineração de processos podem esclarecer gargalos até então desconhecidos e simular novas e melhores maneiras de trabalhar por meio de análises preditivas.
Além disso, as tecnologias de automação inteligente estão se tornando proativas por natureza, deixando para trás seu papel como facilitadoras passivas da automação. Em vez de esperar que um cliente inicie uma interação, os agentes de IA conversacional agora podem entrar em contato com o cliente proativamente, por exemplo, para lembrá-lo de que um pagamento está vencido ou que seu cartão de crédito está prestes a expirar.
Conforme observado no relatório do ano passado, o papel da IA cidadã continua importante, mas está começando a evoluir para um debate mais sutil sobre como equilibrar recursos low-code e pró-código em plataformas de automação inteligentes. Alguns fornecedores colocam uma forte ênfase em recursos de baixo código, permitindo que praticamente qualquer pessoa dentro da organização projete um fluxo de trabalho ou modelo de extração de documentos por meio de métodos de arrastar e soltar. Outros colocam a ênfase firmemente no prócódigo, argumentando que é necessário atender os desenvolvedores e entregar ferramentas mais sofisticadas para suas necessidades específicas. A evolução futura deste debate parece certa.
No Brasil, as empresas perceberam que flexibilidade e adaptabilidade não são apenas o caminho para o sucesso, mas também são cruciais para a sobrevivência. A pressão adicional por uma jornada de transformação digital vem de disruptores e “digital attackers”, geralmente já altamente automatizados e integrados com o desenho organizacional baseado em conceito de “product-owner”, no qual a frente de negócios e TI estão idealmente unidos sem atritos.
Com base nessas novas condições, as organizações tradicionais são desafiadas a avançar na automação, eliminando silos, para um nível corporativo fim a fim e de alta escala. Empresas mais maduras em termos de transformação digital já se preocupam mais com a governança, supervisão e gestão de dados de diversas soluções de automação implementadas.
Porém, a maioria das empresas brasileiras está ainda focada em descobrir casos adequados para automação. As áreas de aplicação para automação inteligente de negócios são encontradas em todos os setores no Brasil, como por exemplo o setor de serviços bancários e financeiros, que adota em grande escala a automação para os processos ligados a financiamento imobiliário, crédito consignado e cobrança de débitos complexos. Gerenciamento da cadeia de fornecimento e logística, com modelos operacionais envolvendo monitoramento em tempo real, orquestração de processos e processos fiscais, e nos setores de varejo, telecomunicações, saúde e farmacêutica, a automação inteligente de negócios demonstra um potencial muito amplo para vários processos.
O diferencial, porém, está em ter um profundo conhecimento da indústria para criar soluções mais abrangentes, para diferentes casos e condições de uso em negócios e mercados cada vez mais inteligentes.